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sourceDocument: Xanadu で AI を有効にする
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    - xanadu

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    - Xanadu で AI を有効にする

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    - Platform


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# クラスタリングソリューションの DBSCAN の構成

# クラスタリングソリューションの DBSCAN の構成 {#ariaid-title1}

* リリースバージョン: Xanadu
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* 更新日 2024年08月01日
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* ![](https://www.servicenow.com/docs/portal-asset/ico-clock) 所要時間：2分

DBSCAN (Density Based Spatial Clustering of Applications with Noise) エンコードをクラスタリング ソリューションに適用することを検討します。K-means が既定のクラスタリング アルゴリズムです。

## 始める前に

注:  
ML ソリューションの詳細設定の構成はオプションです。これらの設定のいずれかを構成する場合は、ソリューションで有効にするテクノロジについて十分な情報が得られていること、およびテクノロジが提供するものからメリットを得るユース ケースがあることを確認してください。詳細については、「<https://www.servicenow.com/community/intelligence-ml-articles/dive-deeper-with-clustering-advanced-parameters/ta-p/2695847>」を参照してください。  
* クラスタリングソリューション定義を作成するか、既存のものを使用します。
* 必要なロール：admin または ml_admin
{#configure-dbscan-for-clustering-solution__ul_usd_cst_1kb}

## このタスクについて

予測インテリジェンスは、クラスタリングフレームワークでデフォルトで k-means アルゴリズムを使用します。DBSCAN は、データ マイニングや機械学習でも使用される別のクラスタリング アルゴリズムです。一部のユーザーは、クラスタリングの前にデータ内のクラスターの数を指定する必要がないため、DBSCAN を好みます。各アルゴリズムの長所と短所の概要については、この [会話](https://www.researchgate.net/post/What_is_the_difference_between_K-MEAN_and_density_based_clustering_algorithm_DBSCAN) と [この記事](https://medium.com/@soroushhashemifar/kmeans-vs-dbscan-d9d5f9dbee8b)を参照してください。

このシナリオ例では、DBSCAN をクラスタリング ソリューションに適用します。

## 手順

1. 移動先 すべて予測インテリジェンスクラスタリングソリューション定義.
2. クラスタリングソリューション定義フォームを開きます。  
   このシナリオ例では、インシデントクラスタリングソリューション定義フォームを使用します。  
3. フォームの \[関連リンク\] セクションにある \[ソリューションの詳細設定\] タブで、ピッカーから \[ソリューションパラメーター \] を選択し、\[ 新規\] をクリックします。  
4. パラメーターレコードを作成します。
   1. \[ソリューションパラメーター\] フィールドで、検索アイコンをクリックします。
   2. \[ML ソリューションパラメーター\] 画面で、\[ クラスタリングに DBSCAN を使用\] を選択します。  
   {#configure-dbscan-for-clustering-solution__substeps_ow5_5tj_zjb}
5. \[送信\] をクリックします。  
   \[ソリューションの詳細設定\] レコードが表示されます。  
6. \[送信\] をクリックします。  
   結果： DBSCAN がクラスタリングソリューション用に構成されている。そのソリューションパラメーターは、クラスタリングソリューション定義フォームの \[ソリューション詳細設定\] タブに表示されます。  
**関連タスク**   

* [クラスタリングソリューションを作成してトレーニングする](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/TijbQc9rC2ms_i8CAPrQdg "類似レコードをまとめて処理したり、パターンを判断したりできるように、当該レコードをクラスターにグループ化します。")